Desarrollo de un Algoritmo para Clasificar Retrotransposones con LTR en Plantas

Los elementos transponibles tienen un rol importante en la evolución genética y son los principales componentes de genomas eucariotas, siendo los retrotransposones de larga terminal los más abundantes en genomas de plantas, por esta razón su identificación es un paso crítico para la anotación y el estudio de la regulación de la expresión genética. Se desarrolló una herramienta computacional automatizada, denominada Arthur_LTRanalizer, para identificar y clasificar retrotransposones LTR, en base a sus dominios proteicos, aplicando el método de perfiles de Modelos Ocultos de Markov (HMM). Esta herramienta fue implementada en Python junto con anaconda, cuenta con la función de multiprocesamiento y es capaz de clasificar retrotransposones LTR a nivel del linaje por medio de bases de datos de perfiles de dominios proteicos de elementos transponibles de REXdb y GyDB. Los resultados obtenidos de la búsqueda contra perfiles HMM fueron filtrados y aquellos con mayor puntaje se guardaron en archivos de salida en formato GFF y TSV, el programa retorna un archivo con secuencias anotadas de nucleótidos y aminoácidos, las cuales pueden ser usadas en análisis comparativos subsecuentes y filogenéticos. El rendimiento de la herramienta se comparó con: LTR_retriever, LTRclassifier y TEsorter, usando dos bases de datos curadas de elementos transponibles del arroz y del maíz, con lo que se concluyó que Arthur_LTRanalizer es comparable a herramientas exitosas como LTR_retriever, es confiable, eficiente, exacto, usa un algoritmo de procesamiento rápido y es fácil de usar gracias a su interfaz gráfica.

• Main Author: Benalcázar Vayas, Tatiana Paola (author)
• Format: masterThesis
• Published: 2023
• Subjects: Retroelementos; Elementos transponibles de ADN; Algoritmos computacionales; Dominios Proteicos; Modelos ocultos de Markov
• Online Access: https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/42999